디포커스_태블로

안녕하십니까? DFOCUS의 데이터 전문가 Qrator 입니다.

위의 대시보드는 치아의 구조를 나타내고 있는 대시보드 입니다.

그런데, 치아 구조를 나타내고 있는 그림 위의 분홍색 치아들은

어떻게 표현한 것 일까요?

"대시보드의 이미지를 넣고 위에 시트를 올린다?"

시트는 배경을 투명하게 만들수가 없으니, 아마 이미지가 안보일 것 입니다.

그럼...위와 같은 화면은 어떻게 구성할까요?

배경 이미지를 이용해서 표현할 수 있습니다!

배경이미지를 삽입하는 방법은 이렇습니다.

여기서 중요한 것, 하나!

배경 이미지, 즉! 도면에 해당하는 좌표필드들이 있어야 한다는 것 입니다.

이 데이터에서는 X, Y 필드가 되겠지요

또 하나, 위의 빨간 박스에 X와 Y값의 최대치를 넣어줘야 합니다.

간단합니다. 배경이미지의 너비와 높이를 넣어줍니다.

추가적으로 해당 도면의 표현할 영역에 맞는

X좌표와 Y좌표값들이 다음과 같이 있어줘야 합니다.

마지막으로, 각 각의 값을 위와 같이 배치해주고, 치아 정보들을 올려주고

기타 서식들을 적용하면.....

도면위에 위와 같은 치아 구조가 나타나게 되는 것 입니다.

이런 배경 이미지의 활용은 상당히 활용범위가 넓은 스킬 입니다.

대부분의 건물 내부 구성도, 부품의 구성도 등은 위와 같은 배경 이미지를

활용하여 구성한 것이라고 해도 과언이 아닐 정도 입니다.

아주 활용의 폭이 넓은 것 입니다.

이만 마치며 태블로(Tableau) 에 대한 더 많은 정보는

저희의 공식 홈페이지와

Youtube 채널에서 만나 보실 수 있습니다.

감사합니다.

안녕하세요? DFOCUS의 데이터 전문가 QRATOR입니다.

오늘 저희가 전해드릴 소식은 바로

2016 Digital Business Forum(DBF)의 후기 입니다.

2016년  4월 21일 인터컨티넨탈 호텔, 그랜드 볼룸에서

디지털 산업 트랜드를 선도하는 기업과 또 기업인들을 대상으로

제품, 솔루션의 홍보 기회와 나아가 업계 최신정보 및 인사이트를 제공하는 포럼,

그리고 동시에 광범위 BI 솔루션

Information Builders가 한국에서 갖는 첫 전시회 이기도 한 DBF가 개최되었습니다.

Information Builders 미국 본사의 임원진들도 성공적인 행사 진행을 위하여

한국을 방문해 주셨습니다.

'카카오'의 첫 세션을 시작으로

본격적인 행사가 시작되고, 정말 많은 참석자분들께서

Information Builders에 관심을 보여 주셨습니다.

수많은 IT업종의 관계자 분들께서 참석하신 자리이니 만큼

각각의 니즈가 상이했는데,

그래서인지 BI 솔루션의 기능 전반을 커버할 수 있는

Information Builders가 더욱 빛을 발했던 것 같습니다.

인터컨티넨탈 호텔에서 준비한 맛있는 점심식사와

슈퍼스타 K의 김예림, 장재인씨의 축하공연은 현장의 분위기를

한층 밝게 만들어 주었습니다.

BI 솔루션의 기능 전반을 커버하여, 최대한의 유기적인 BI환경을 제공하는것

바로 Information Builders의 목표입니다.

이번 DBF는 저희에게 위와 같은 광범위 BI 솔루션에 대한 대중의 니즈를

새로이 확인시켜 주었습니다.

Information Builders에 대한 더 많은 정보는

저희의 공식 홈페이지와

Youtube 채널에서 만나 보실 수 있습니다.

감사합니다.

안녕하세요? DFOCUS의 데이터 전문가 Qrator 입니다.

지난 4/5~7 까지 싱가포르에서는 Tableau 고객사를 위한 메이저 컨퍼런스 행사인

Tableau Conference가 열렸습니다.

Tableau의 연간 가장 큰 행사이기도한 이 Tableau Confernce의 현장에

저희 Qrator도 함께했습니다.

수많은 스폰서 기업들이 부스를 설치하고 Tableau와의 연계를 앞세워 홍보하고 있었는데요

유난히 눈에 뜨이는 부스가 하나 있었습니다.

바로 Tableau를 위한 데이터 준비(Data Preparation) 솔루션인

Datawatch 입니다. 

"데이터의 준비부터, 시각화 까지의 모든 과정"을

한번에 케어할 수 있는

Datawatch to Tableau의 컨셉은 이미 대중화된 "시각화"라는 기술이

한 발 더 나아갈 수 있는 가능성을 열었다는 것이 현장의 반응이었습니다.

그래서 인지, Tableau와 Datawatch 양사의 관계 역시 대단히 끈끈해 보였습니다.

물론, 고객사를 위한 행사이니 만큼 현장의 분위기는

무겁기 보단 즐길 수 있는 컨퍼런스 였습니다.

즐거웠던 행사의 뒤풀이 현장, 살짝 전해드리면서 저는 이만 물러가겠습니다.

안녕하세요? DFOCUS의 데이터 전문가 Qrator 입니다.

대부분의 기업은, 원활한 운영을 위해 여러 필연적으로 다수의 시스템을 운영합니다.

따러서 불가피하게 중복이 발생하기 마련입니다.

시스템의 '통합'이 필요해 집니다.

최적화된 기술구조의 통합이, 원활한 유지보수와 기업의 신속한 의사결정의

기반이 되기 때문입니다.

ESB가 필요한 때 입니다.

ESB: Enterprise Service Bus, "서비스들을 컴포넌트화 된 논리적 집합으로 묶는 핵심 미들웨어 이자, 비즈니스 프로세스 환경에 맞게 설계 및 전개할 수 있는 아키텍처 패턴"

말이 조금 어렵지만, 쉽게 설명하자면

 기존, 혹은 신규 서비스들을 기업의 업무 환경에 맞추어 구성해 줄 수 있는 미들웨어

라고 표현할 수 있습니다.

Information Builder의 ESB Integration 은 위와 같은 역활에 최적화 된, 솔루션입니다.

ESB Integration은 서비스를 생성, 구성, 관리할 수 있는 iWay Service Manager와 

Process Flow를 디자인할 수 있는 Eclipse 기반의 iWay Integration Tools로 구분됩니다.

그렇다면 Information Builders만의 특별한 장점은 무엇일까요?

첫째, 별도의 문제의 발생 없이 기존의 애플리케이션, 인프라 및 웹 서비스를

재사용 할 수 있습니다.

둘째, 이 모든 통합과정을 실시간으로 구성하는 것이 가능합니다.

셋째, 서비스의 설계와 배포 및 유지보수가 간단합니다.

넷째, iWay Archive를 제공하여 대용량 문서의 저장이 가능합니다.

마지막으로, 아래의 그림에서 보듯이, 전반적인 상태에 대한 모니터링이 가능합니다.

만약 Data All-In-One 솔루션, Information Builders에 대해 더 알아보고 싶으시다면,

저희의 공식홈페이지(클릭),

혹은 Youtube 채널(클릭) 를 방문해 주세요,

감사합니다.

안녕하세요? DFOCUS의 데이터 전문가 Qrator 입니다.

공공데이터, Naver와 같이, 오픈 API를 이용하여 제공되는 데이터가 많습니다.

대부분은 CSV 혹은 XML, JSON 형식으로 내려받아 사용할 수 있지만

일부, 그렇게 제공되지 않는 데이터들은 어떻게 해야 할까요>

Datawatch를 이용하면 쉽게 데이터를 가져와서 파일형태,

나아가서 Tableau와 바로 연결하여 사용이 가능합니다.

Datawatch의 데이터 준비 툴인, Data Prep Studio를 사용해 보겠습니다.

오늘 이용할 공공데이터는 서울 열린 데이터 광장에서 제공하는

"서울시 공공 WiFi 위치 정보" 입니다. (클릭하여 바로가기)

이 데이터는 사실 CSV, 엑셀파일로도 제공되고 있지만 이번에는 오픈 API를 사용하여

데이터를 가져와 보도록 하겠습니다.

간단히 서울 열린 데이터 광장의 이용절차에 대하여 설명드리겠습니다.

사이트에 접속하여 회원가입을 하면 위와 같은 화면을 보실 수 있습니다.

그 다음 인증키를 신청하면 아래와 같이 인증키가 나옵니다.

여기서 위의 인증키를 복사하여

http://openAPI.seoul.go.kr:8088/(인증키)/xml/PublicWiFiPlaceInfo/1/5/강남구

위의 URL의 인증키 부분에 입력하여 준비해 둡니다.

Datawatch의 Data Prep Studio를 실행 시켜준 뒤

OPEN DATA를 눌러 줍니다.

Open From Web을 누르면 위와 같은 창이 뜨고, 여기서 위의 URL을 입력해 줍니다.

그러면 다음과 같은 팝업창에서 row - 5rows를 클릭하여, 

하단의 데이터의 확인이 가능합니다.

이렇게 가져온 데이터를 Tableau로 연결하기 기능을 통하여 XML, JSON과 같은

어려운 파일 도 쉽게 Tableau로 연결할수 있는 것 입니다.

아래는 Tableau를 통해 위의 데이터를 분석한 대시보드 입니다.

추가적인 정보가 필요하시다면

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교육 동영상 혹은, 더 많은 볼거리가 필요하시다면

저희의 YOUTUBE 채널(클릭) 로 방문 부탁드립니다.

안녕하십니까? DFOCUS의 데이터 전문가 Qrator입니다.

태블로는 훌륭한 데이터 시각화 툴이지만

동시에

강력한 대시보드 구성 툴 이기도 합니다.

오늘은 이 "대시보드 구성"이라는 기능에 초점을 맞춰 보겠습니다.

어릴적 인터넷을 통해 공부했던, 플래시 화면과 비슷합니다.

이쯤에서 복습! 위의 대시보드는

앞전에 다루었었던

멋진 대시보드 분석하기 #1(클릭)

에서 잠깐 설명 했었듯이

"데이터가 없으면 대시보드가 나오지 않는다" 라는 점을 아주 잘 활용한 예 입니다.

우선 "레이아웃 컨테이너"를 활용해야 합니다.

원리는 이렇습니다. 가로 레이아웃 안에 2개의 콘텐츠가 담여있는 것 입니다.

좀 더 쉽게 설명하자면 이렇게 구성되는 것 입니다.

우측의 문자를 하나 누르면, 이 문자가 자체로 하나의 "필터:가 되어

그에 해당하는 내용이 나오는 것 입니다

이런 식으로 구성이 됩니다.

문자가 선택되지 않으면

이와 같이 왼쪽의 설명은 나오지 않습니다.

알고보면 원리는 정말 쉽지 않으십니까?

오늘의 포스팅은 여기서 물러가도록 하겠습니다.

만약 더 많은 정보와, 직접 문의 및 교육을 신청하고 싶으시다면

저희의 공식 홈페이지(클릭) 혹은 Youtube 채널(클릭)을 이용하시기 바랍니다.

감사합니다.

안녕하세요? DFOCUS의 데이터 전문가 Qrator 입니다.

오늘은 자동화 (Automation) 에 대해서 이야기 하려 합니다.

자동화

뭔가 말은 멋있긴 한데, 아직은 생소하시 겁니다.

'뭘 자동화 한다는 거야?' '그거 하면 뭐가 좋은데?'

데이터에서의 자동화란, 

데이터 준비 (Data Preperation) 부터, 시각화 (Visualization) 이전 까지의 모든 과정을

일체의 수작업 없이, 자동으로 이루어지게 구성하는 것을 말합니다.

예를 들어 봅시다.

우리의 마케팅 담당자, Qrator의 Q맨이 있습니다.

우리의 Q맨은 매일 매일 올라오는 각 부서의 세일즈 보고서를 시각화여 보고해야 합니다.

물론 각 부서의 보고서의 구성이나, 파일의 형식, 확장자는 개별로 다릅니다.

물론 처음에 한두번은 괜찮습니다.

처.음.에

한.두.번.은

그래서 자동화가 필요합니다.

Datawatch Automation은 말 그대로 처음에 한두번의 작업으로

이후의 모든 작업을 자동으로 이루어지게 만들 수 있습니다.

우선 아래의 영상을 보시겠습니다.

여러분들 께서는 위와 같이, 

번거로운 업무를 자동화 함으로써

인력과, 시간, 그에 따른 업무량을 획기적으로 줄이 실 수 있게 됩니다.

자세한 내용에 대해 문의 하시려면

저희의 공식 홈페이지로(클릭)

더 많고, 자세한 영상을 보시고 싶으시다면 저희의 YOUTUBE 채널(클릭)로 방문해 주세요

감사합니다.

안녕하세요? DFOCUS의 데이터 전문가 QRATOR입니다.

태블로에서는 데이터의 표현방식을 아래와 같이 24가지(실질적으로는 19개)를 제공합니다.

그런데 뭔가 이상하지 않으십니까?

어디를 찾아봐도 위와 같은

도넛 그래프는 없다는것!

그렇다면, 위의 대시보드에서는 어떻게 도넛 그래프를 구현한 것 일까요?

사실 원리는 의외로 간단합니다.

태블로의 이중축 기능을 이용하면 됩니다.

이중축 기능이란 이렇게, 열선반 혹은 행선반의 필드 2개를

하나의 축으로

표현하는 것을 의미 합니다.

실제로 간단한 작업을 통해 도너츠 모양의 차트를 만들어 보겠습니다.

일단 두개의 차트를 준비해야 합니다.

첫 번째 축에는 파이차트, 두 번째 축에는 그냥 원으로만 이루어진 차트를 준비합니다.

(원으로만 된 차트는 파이차트를 선택하고, 각도에 측정값을 부여하지 않으시거나, 마크의 유형을 원으로만 설정하시면 쉽게 만들 수 있습니다.)

여기서 가장 중요한점은 바로 위의 파이차트보다 지름이 작은 원이어야 한다는 것 입니다.

크기를 다소 줄여주시여 합니다.

그런후에, 마지막, 축에서 "이중축" à "축 동기화"를 선택하면

위와 같이 파이차트가 완성됩니다.

조금 더 깔끔한 차트를 원하신다면 머릿글 표시를 해제하면 됩니다.

이렇게 해서 오스카 시상식을 한눈에 볼 수 있는 멋진 대시보드를 완성할 수 있습니다.

만약 Tableau에 대해 좀 더 자세히 알아 보고 싶으시다면

저희의 홈페이지(클릭)

혹은 동영상으로 보고 싶으시다면 저희의

Youtube(클릭) 로 와주시면 됩니다.

감사합니다.

안녕하세요? DFOCUS의 데이터 전문가 QRATOR 입니다.

CDC

아직은 생소한 단어일 수 있겠습니다. CDC란 Change Data Capture의 약자로써

변경데이터 캡쳐, 데이터 소스로부터 변경된 데이터를 캡쳐하여

목적이 되는 타겟 시스템에 전송하는 작업 전반을 말합니다.

'그냥 전송하고 나서 생각하면 안되?'

라고 생각하시는 분들도 계시겠지만!

데이터 관리의 효율성과, 생산상의 향상을 위해서는 CDC가 꼭 필요합니다.

오늘 소개해드릴 Information Builders의

 iWay DataMigrator CDC에서는

위의 모든 과정을 실시간으로 처리할 뿐만 아니라

중복 데이터 제거, 배치 시간을 단축, 효율적인 트랜잭션처리 까지도 이루어 집니다.

다시 말씀 드리자면

 iWay DataMigrator CDC

 는 관계형 데이터 베이스로부터 실시간으로 로그를 읽어들이고

서버에서 바로 변경된 데이터를 이용할 수 있도록 도와준다는 것 입니다.

이의 중요성은 이미 기존의 포스팅(http://dataqrator.tistory.com/20)에서

다룬 바가 있습니다.

아래에는 이에대해 더 자세이 알아보실 수 있는 동영상과 함께

저는 이만 인사 드리겠습니다.

더 알아보고 싶으신 점이 있으시다면, 이곳 저희의 공식 홈페이지를

찾아 주세요 감사합니다.

안녕하세요? DFOCUS의 Data 전문가 QRATOR 입니다.

바로 어제, 3월 24일 저희 QRATOR가 

용산 전쟁 기념관에서 열린 미래 국방 포럼에 다녀왔습니다.

행사는 전쟁 기념관 내의 뮤지엄 웨딩홀에서 진행되었습니다.

이날 저희가 소개한 솔루션은

데이터 전처리(Data Preparation) 솔루션인 Datawatch Monarch와

데이터 시각화 솔루션인 Tableau 입니다.

시연을 맡아주신 김유민 전임님 이십니다.

이날 엄청난 시연 능력으로, 함께 부스에 있던 저희 마저 감동했다는 후문이...

Datawatch Monarch 와 Tableau

전혀 다른 두 회사의 솔루션 이지만, 데이터 준비에 최적화 되어있는 Monarch와

시각화를 위한 솔루션인 Tableau가 만났을 때의 시너지는 엄청났습니다.

그 두 솔루션의 캐미를 엿보실 수 있는 동영상과

행사의 사진을 마지막으로 저는 이만 물러가겠습니다.

감사합니다.

공식 홈페이지: http://www.dataqrator.com/